Measurement properties of the Physical Literacy Assessment for Youth (PLAY) Tools
Notice bibliographique
Résumé
The Physical Literacy Assessment for Youth (PLAY) Tools are a suite of tools to assess an individual’s physical literacy. The purpose of this study is to examine the psychometric properties of the PLAY Tools, including inter-rater reliability, internal consistency, validity and the associations between the tools. In this study, 218 children and youth (aged 8.4 to 13.7 years) and a parent/guardian completed the appropriate physical literacy assessments (i.e., PLAYbasic, PLAYfun, PLAYparent and PLAYself) and the Bruiniks–Oseretsky Test of Motor Proficiency (BOT-2). Inter-rater reliability for PLAYfun was excellent (intraclass correlation coefficient = 0.94). The PLAYbasic, PLAYfun total, running and object control scores, and PLAYparent motor competence domain were higher in males than females, and PLAYfun locomotor skills were lower in males than females (p < 0.05). Age was positively correlated with PLAYbasic and PLAYfun (r = 0.14–0.32, p < 0.05). BOT-2 was positively correlated with PLAYfun and PLAYbasic (r = 0.19–0.59, p < 0.05). PLAYbasic is a significant predictor of PLAYfun (r 2 = 0.742, p < 0.001). PLAYfun, PLAYparent and PLAYself were moderately correlated with one another. PLAYfun, PLAYparent and PLAYself demonstrated acceptable internal consistency (α = 0.74–0.87, ω = 0.73–0.87). The PLAY Tools demonstrated moderate associations between one another, strong inter-rater reliability and good construct and convergent validity. Continued evaluation of these tools with other populations, such as adolescents, is necessary. Novelty: In school-age children, the PLAY Tools demonstrated strong inter-rater reliability, moderate associations with one another, acceptable internal consistency and good construct and convergent validity. The results suggest that that PLAY Tools are an acceptable method of evaluation for physical literacy in school-age children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».